მოდელები ჯერ მხოლოდ გამომწერებისთვისა და API-ით მუშაობს, ხოლო სრული ვერსია საჯარო API-ზე არ გამოდის.
Meta-მ საკუთარი ყველაზე ძლიერი ხელოვნური ინტელექტის ახალი მოდელები, Muse Wonder და Muse Wonder Full, ოფიციალურად წარადგინა. კომპანიამ სიახლე 2026 წლის 12 ოქტომბერს კვლევით ბლოგზე გამოაქვეყნა და განაცხადა, რომ სისტემა პერსონალური და პროფესიული ამოცანების შესასრულებლად შეიქმნა. მოდელები ოჰაიოში, Meta-ს Prometheus-ის მონაცემთა ცენტრში გაწვრთნეს, სადაც კომპანია მომხმარებლისთვის ჭკვიანი ციფრული ასისტენტის შექმნას ცდილობს.
როგორ მუშაობს ახალი მეხსიერება
Meta-ს თქმით, ეს მოდელები Muse-ის გარემოში ჩაშენდება და პირველ რიგში ფასიან გამომწერებს ექნებათ მათზე წვდომა. მთავარი აქცენტი ორ ფუნქციაზე კეთდება: Active Memory და Active Focus. მარტივად რომ ვთქვათ, ეს ნიშნავს, რომ სისტემა საუბრის დეტალებს დროთა განმავლობაში იმახსოვრებს და რთულ, გრძელვადიან დავალებებს ყურადღების გაფანტვის გარეშე ასრულებს.
„ჩვენ უზარმაზარი ძალისხმევა ჩავდეთ იმაში, რომ თქვენს მოდელს შეეძლოს დაიმახსოვროს ის, რაც თქვენთვის მნიშვნელოვანია დღეების, კვირების, თვეების განმავლობაში და კიდევ უფრო დიდხანს“, აღნიშნა Meta-ს მკვლევარმა მეცნიერმა კავია კოპარაპუმ.
კომპანიის საკუთარი ტესტების მიხედვით, მეხსიერების ტესტში, სახელწოდებით MemoryBench, Muse Wonder-მა კონკურენტებს გადაუსწრო. თუმცა ეს მონაცემები თავად Meta-ს შიდა შეფასებაა და არა დამოუკიდებელი ლაბორატორიის დასკვნა.
ფასები და შეზღუდვები
უფრო მძლავრი Muse Wonder Full მხოლოდ Muse Code-ის გამომწერებისთვის იქნება ხელმისაწვდომი და საჯარო API-ზე არ გამოვა. საბაზისო Muse Wonder კი დეველოპერებისთვის Meta Model API-ის მეშვეობით უკვე ხელმისაწვდომია.
რაც შეეხება ხარჯებს, TechCrunch-ის ცნობით, Muse Wonder API-ის ფასი ერთ მილიონ შემავალ ტოკენზე 4 დოლარია, ხოლო ერთ მილიონ გამომავალ ტოკენზე 20 დოლარს შეადგენს. TechCrunch-ის თანახმად, ეს ტარიფი კონკურენტების ფლაგმანი მოდელების (GPT-6 Sol, Opus 5.5) საფასურს მიახლოებით უტოლდება.
Meta-ს ბლოგში წერია: „ერთად ისინი ჩვენს მასშტაბირების კიბეზე შემდეგ ნაბიჯსა და პერსონალური სუპერინტელექტისკენ დიდ ნახტომს წარმოადგენენ“. უსაფრთხოების მხრივ კომპანია აცხადებს, რომ Muse Wonder მისი ყველაზე მეტად შესაბამისი (aligned) მოდელია და შიდა ჩარჩოში კიბერ და CBRN საფრთხეებისგან დაცვის კუთხით ლიდერობს, დეტალურ ანგარიშს კი მოგვიანებით გამოაქვეყნებს.
| მოდელის ოჯახი | Muse Wonder და Muse Wonder Full |
| შემავალი ტოკენის ფასი | $4 მილიონ ტოკენზე (Muse Wonder API) |
| გამომავალი ტოკენის ფასი | $20 მილიონ ტოკენზე (Muse Wonder API) |
| წვდომა Muse Wonder-ზე | Meta Model API და Muse Code |
| წვდომა Muse Wonder Full-ზე | მხოლოდ Muse Code (არ არის API-ზე) |
| საწვრთნელი ცენტრი | Prometheus მონაცემთა ცენტრი (ოჰაიო) |
წყარო: Meta Research | TechCrunch
ეს სტატია შეიქმნა AI ხელსაწყოებით, პროცესში ადამიანის ჩართულობა დაახლოებით 10%-ია.
